HMM模型将标注看作马尔可夫链,一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模,其中每个标记对应一个概率函数。HMM是一种生成模型,定义了联 合概率分布 ,其中x和y分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。为了能够定义这种联合概率分布,生成模型需要枚举出所有可能的观察序列,这在实际运算过程中很困 ...
朴素贝叶斯 NB , 最大熵 MaxEnt 逻辑回归, LR , 因马尔科夫模型 HMM , 最大熵马尔科夫模型 MEMM , 条件随机场 CRF 这几个模型之间有千丝万缕的联系,本文首先会证明 Logistic 与 MaxEnt 的等价性,接下来将从图模型的角度阐述几个模型之间的关系,首先用一张图总结一下几个模型的关系: Logistic Softmax MaxEnt 等价性证明 Logisti ...
2016-09-01 12:22 1 5606 推荐指数:
HMM模型将标注看作马尔可夫链,一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模,其中每个标记对应一个概率函数。HMM是一种生成模型,定义了联 合概率分布 ,其中x和y分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。为了能够定义这种联合概率分布,生成模型需要枚举出所有可能的观察序列,这在实际运算过程中很困 ...
Xue & Shen '2003 [2]用两种序列标注模型——MEMM (Maximum Entropy Markov Model)与CRF (Conditional Random Field)——用于中文分词;看原论文感觉作者更像用的是MaxEnt (Maximum Entropy ...
,例如极大似然估计、最大后验估计、贝叶斯推断、最大熵估计,等等。虽然方法各不相同,但实际上背后的道理大体一样。 ...
本文参考自:http://blog.csdn.net/happyzhouxiaopei/article/details/7960876 这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立 ...
前面已经介绍过朴素贝叶斯的原理,今天来介绍一下朴素贝叶斯的三个常用模型:多项式模型、伯努利模型和高斯模型。 多项式模型 该模型常用于文本分类,特征是单词,值是单词的出现次数。 在多项式模型中,设某文档d={t1,t2,...,tk},ti(i=1,2,...,k)为在该文档d中出现的单词 ...
朴素贝叶斯中的基本假设 训练数据是由$P\left( {X,Y} \right)$独立同分布产生的 条件独立假设(当类别确定时特征之间是相互独立的):\[P\left( {X = x|Y = {c_k}} \right) = P\left( {{X^{\left( 1 \right ...
我理解的朴素贝叶斯模型 我想说:“任何事件都是条件概率。”为什么呢?因为我认为,任何事件的发生都不是完全偶然的,它都会以其他事件的发生为基础。换句话说,条件概率就是在其他事件发生的基础上,某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设,你的xx公司正在面临着用户流失的压力 ...
摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验 ...